机电一体化设备加工钛合金时机械故障诊断技术与研究
摘要
文章系统分析了钛合金加工期间典型机械故障的动力学特性与磨损机理，揭示了主轴轴承、滚珠丝杠、导轨以及刀具等关键部件的失效模式及其内在动力学机制。通过多源传感器同步采集振动、声发射及切削力信号，构建多域故障敏感特征提取方法，并结合时频分析与主成分分析实现特征优选。运用深度信念网络达成故障特征的自适应学习，显著提升诊断准确率。构建基于D-S证据理论的多源信息融合综合评估模型，实现设备健康状态的量化与实时监测。采用支持向量机和卷积神经网络的智能诊断模型，均取得较高分类准确率，融合物理磨损模型与长短期记忆网络的剩余使用寿命预测模型有效降低预测误差。关键词
钛合金加工；机械故障诊断；多源信息融合；剩余使用寿命预测引用本文
邓超. 机电一体化设备加工钛合金时机械故障诊断技术与研究[J]. 冶金与材料, 2026(3): 81-83.